改进蚁群算法优化输电线路检修计划：性能提升与应用

本文研究了基于蚁群算法的输电线路检修计划制定方法，针对电力系统中提高检修工作效率的问题。检修计划制定被建模为一个多旅行商问题，这是一个经典的组合优化问题，其目标是寻找在给定约束下，使线路检修时间在可接受范围内，同时最大限度地减少以故障率为基础的经济损失风险。在这个模型中，线路缺陷的严重性和重要性作为关键因素被纳入考量，以实现合理且经济的检修策略。 蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的搜索算法，它通过模仿蚂蚁释放的信息素来探索解决方案空间。在本研究中，作者首先应用了基本蚁群算法对该模型进行求解，然而，发现基本蚁群算法容易陷入局部最优解，导致整体性能受限。因此，研究人员进一步提出了一种改进的蚁群算法，旨在解决这一问题。 改进的蚁群算法可能包括了动态调整信息素浓度、领路策略的优化、启发式搜索策略的增强等方法，以提高算法的全局搜索能力和跳出局部最优的能力。通过对比实验，结果显示改进后的蚁群算法在求解输电线路检修计划模型时，其求解质量显著优于基本蚁群算法，这证明了改进算法的有效性。 作者们还指出，他们的工作得到了国家自然科学基金项目的资助，研究团队由三位专家组成，分别在数学建模、智能优化、模式识别和电机控制等领域有着丰富的研究背景。论文的核心贡献在于提出了一种实际可行的输电线路检修计划制定策略，并通过实验证明了改进蚁群算法在该领域的应用潜力。 总结来说，本文主要探讨了如何利用蚁群算法进行输电线路检修计划的智能优化，通过模型构建和算法改进，提升了检修计划的效率和决策质量，为电力系统的运行维护提供了科学依据。这对于保障电网稳定运行，降低运维成本具有重要意义。